Python优秀技巧有哪些
这篇文章主要介绍“Python优秀技巧有哪些”,在日常操作中,相信很多人在Python优秀技巧有哪些问题上存在疑惑,小编查阅了各式资料,整理出简单好用的操作方法,希望对大家解答”Python优秀技巧有哪些”的疑惑有所帮助!接下来,请跟着小编一起来学习吧!
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1. 使用Python3
温馨提示:官方宣布自2020年1月一日起将不再支持Python2。这份指南里的大多数例子也只在Python3中适用。如果您还在使用Python2.7,赶快更新吧。如果您使用的是苹果电脑,可以使用Homebrew轻松升级。
2. 检查Python的最低要求版本
您可以直接使用代码来查看Python版本,确保将来不会出现脚本和Python版本不兼容的情况发生。请看示例:
ifnot sys.version_info > (2, 7): # berate your user for running a 10 year # python version elifnot sys.version_info >= (3, 5): # Kindly tell your user (s)he needs to upgrade # because you're using 3.5 features
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3. 使用IPython
作者截图
实际上,IPython是一个增强的shell。自动完成功能已足以令人惊叹,但它还有更多功能。我非常喜欢内置的魔术命令。以下是一些例子:
%cd -用于更改当前工作目录
编辑-打开编辑器,并执行您在关闭编辑器后键入的代码
%env — 展示当前环境变量
%pip install [pkgs] — 在交互环境下安装包
%time 和 %timeit — 计算Python代码的执行时间
另一个有用的功能是引用前一个命令的输出。In和Out是实际的对象。您可以通过使用Out[3]来进行第三个命令的输出。
下载Python命令安装Ipython:
pip3install ipython
4. 列表推导
列表推导可以替换丑陋的用于填充列表的for循环。列表推导的基本语法是:
[expression for item in list if conditional ]
这是一个最基本的例子,使用数字序列填充列表:
mylist = [i for i inrange(10)] print(mylist) # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
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同时你还可以用这种表达进行数学运算:
squares = [x**2for x inrange(10)] print(squares) # [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
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甚至额外创建一个新函数:
defsome_function(a): return (a +5) /2 my_formula = [some_function(i) for i inrange(10)] print(my_formula) # [2, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 6, 7]
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最终,你可以使用“if”来过滤列表。在这个例子中,只保留了能被2整除的值
filtered = [i for i inrange(20) if i%2==0] print(filtered) # [0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]
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5.检查对象的内存使用
使用 sys.getsizeof(),可以检查对象的记忆内存:
import sys mylist =range(0, 10000) print(sys.getsizeof(mylist)) # 48
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为什么这样一个巨大的列表仅占48字节内存? 这是因为range函数返回的类只表现为一个列表。范围比使用实际的数字列表更节省内存。 你可以自己使用列表推导创建同一范围内的实际数字列表:
import sys myreallist = [x for x inrange(0, 10000)] print(sys.getsizeof(myreallist)) # 87632
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6. 返回多个值
Python中的函数可以返回多个变量,而无需字典、列表或类。它的工作原理如下:
defget_user(id): # fetch user from database # .... return name, birthdate name, birthdate = get_user(4)
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对于有限数量的返回值,这是可以的。但是任何超过3个值的内容都应该放到一个(data)类中。
7. 使用数据类
从3.7版开始,Python提供了数据类。与常规类或其他替代方法(如返回多个值或字典)相比,有几个优点:
一个数据类需要最少的代码
可以比较数据类,因为已经实现了_eq__
您以轻易打印一个数据类进行调试,因为也实现了_repr__
数据类需要类型提示,减少了出错几率 下面是一个数据类的例子:
from dataclasses import dataclass @dataclass classCard: rank: str suit: str card = Card("Q", "hearts") print(card == card) # True print(card.rank) # 'Q' print(card) Card(rank='Q', suit='hearts'
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点击这里查看高阶指南 。
8. 变量交换
一个小技巧就可以省略数行代码。
a =1 b =2 a, b = b, a print (a) # 2 print (b) # 1
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9. 合并字典(Python3.5+)
自Python3.5 以来,合并字典更为简便
dict1 = { 'a': 1, 'b': 2 } dict2 = { 'b': 3, 'c': 4 } merged = { **dict1, **dict2 } print (merged) # {'a': 1, 'b': 3, 'c': 4}
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如果有重叠的值,来自第一个字典的值将被覆盖。
10. 标题大小写
这只是其中一种有趣的玩法:
mystring ="10 awesome python tricks" print(mystring.title()) '10 Awesome Python Tricks'
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11. 切割字符串至列表
可以将字符串拆分为字符串列表。在下例中,根据空格切割
mystring ="The quick brown fox" mylist = mystring.split(' ') print(mylist) # ['The', 'quick', 'brown', 'fox']
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12. 从字符串列表中创建一个字符串
与上一个技巧正好相反,在本例中,从字符串列表中创建一个字符串,并在单词间输入空格:
mylist = ['The', 'quick', 'brown', 'fox'] mystring =" ".join(mylist) print(mystring) # 'The quick brown fox'
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你或许在想为什么不用mylist.join(" ") ,好问题!
归根结底,String.join()函数不仅可以连接列表,还可以连接任何可迭代的列表。将它放在String中会阻止在多个位置实现相同的功能。
13. 表情
表情要么是欢喜,要么是讨厌,这依表情而定。更重要的是,这在分析社交媒体数据时尤其有用。 首先,下载表情模块
pip3install emoji
下载完之后,就可以按如下操作:
import emoji result = emoji.emojize('Python is :thumbs_up:') print(result) # 'Python is ?' # You can also reverse this: result = emoji.demojize('Python is ?') print(result) # 'Python is :thumbs_up:'
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14. 制作列表切片
列表切片的句法:
a[start:stop:step]
Start, stop 和 step 都是可选项. 如果未设置,默认值会是
Start值为0
End为字符串末尾
step值为1
以下是一个例子:
# We can easily create a new list from # the first two elements of a list: first_two = [1, 2, 3, 4, 5][0:2] print(first_two) # [1, 2] # And if we use a step value of 2, # we can skip over every second number # like this: steps = [1, 2, 3, 4, 5][0:5:2] print(steps) # [1, 3, 5] # This works on strings too. In Python, # you can treat a string like a list of # letters: mystring ="abcdefdn nimt"[::2] print(mystring) # 'aced it'
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15. 反转字符串和列表
使用上面的切片符号来反转字符串或列表。通过使用负的步进值-1,从而反转元素:
revstring ="abcdefg"[::-1] print(revstring) # 'gfedcba' revarray = [1, 2, 3, 4, 5][::-1] print(revarray) # [5, 4, 3, 2, 1]
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16. 展示小猫
首先,安装Pillow(Python图像库的一个分支):
pip3install Pillow
下载这张图片,并把它命名为kittens.jpg:
图源 TheDigitalArtist Pixabay
可以使用以下代码来显示Python代码中的图像: 或者直接使用IPython:
fromPILimport Image im = Image.open("kittens.jpg") im.show() print(im.format, im.size, im.mode) # JPEG (1920, 1357) RGB
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除了显示图像,Pillow还可以分析、调整大小、过滤、增强、变形等等。有关它的所有特性,请参阅文档。
17. 使用map()
Python的一个内置函数是map()。map()的语法是: map(function, something_iterable) 给定一个要执行的函数,和一些要运行的变量。它可以是任何可迭代的元素。在下面的例子中,我将使用一个列表。
defupper(s): return s.upper() mylist =list(map(upper, ['sentence', 'fragment'])) print(mylist) # ['SENTENCE', 'FRAGMENT'] # Convert a string representation of # a number into a list of ints. list_of_ints =list(map(int, "1234567"))) print(list_of_ints) # [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
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看看自己的代码,看看是否可以在某处使用map()而不是循环!
18. 从列表和字符串中提取独特元素
通过使用set()函数创建一个集合,可以从一个列表或类似列表的对象中获得所有独特的元素:
mylist = [1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 6] print (set(mylist)) # {1, 2, 3, 4, 5, 6} # And since a string can be treated like a # list of letters, you can also get the # unique letters from a string this way: print (set("aaabbbcccdddeeefff")) # {'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f'}
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19. 找到频率出现最高的值
查找列表或字符串中最常出现的值:
test = [1, 2, 3, 4, 2, 2, 3, 1, 4, 4, 4] print(max(set(test), key= test.count)) # 4
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你明白为什么会这样吗?在继续阅读之前,试着自己找出答案。还没尝试吗?我要告诉你答案了。
max()将返回列表中的最大值。key参数接受单个参数函数来定制排序顺序,在本例中,它是test.count。该函数应用于iterable上的每个项目。
测试。count是一个内置的列表函数。它接受一个参数,并将计算该参数的出现次数。因此test.count(1)将返回2,而test.count(4)将返回4。
set(test)返回test中所有的唯一值,因此{1,2,3,4} 因此,我们在这一行代码中所做的就是获取test的所有唯一值,即{1,2,3,4}。接下来,max将应用list.count 函数,并返回最大值。
20. 创建一个进度条
创建自己的进度条,这很有趣。但是使用进度包更快:
pip3install progress
现在可以花费更少的时间创建进度条
from progress.bar import Bar bar = Bar('Processing', max=20) for i inrange(20): # Do some work bar.next() bar.finish()
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21. 在交互式窗口中使用_
可以用下划线运算符得到最后一个表达式的结果,例如,在IPython中,如下所示:
In [1]:3 * 3 Out[1]: 9In [2]: _ + 3 Out[2]: 12
这也适用于Pythonshell。此外,IPython shell允许使用Out[n]来获取[n]中的表达式的值。例如,Out[1]会给出数字9。
22. 快速创建一个web服务器
快速启动web服务器,提供当前目录的内容:
python3-m http.server
如果您想与同事共享一些内容,或者想测试一个简单的HTML站点,这是非常有用的。
23. 多行字符串
尽管可以在代码中使用三引号将多行字符串包括在内,但这并不理想。放在三引号之间的所有内容都将成为字符串,包括格式,如下所示。
我更喜欢第二种方法,该方法将多行连接在一起,使您可以很好地格式化代码。唯一的缺点是您需要显式添加换行符。
s1 ="""Multi line strings can be put between triple quotes. It's not ideal when formatting your code though""" print (s1) # Multi line strings can be put # between triple quotes. It's not ideal # when formatting your code though s2 = ("You can also concatenate multiple\n"+ "strings this way, but you'll have to\n" "explicitly put in the newlines") print(s2) # You can also concatenate multiple # strings this way, but you'll have to # explicitly put in the newlines
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24.三元运算符,用于条件赋值
这是使代码兼具简洁性与可读性的另一种方法:[on_true] if [expression] else[on_false] 例子:
x = "Success!" if (y== 2) else "Failed!"
25. 计算频率
使用集合库中的Counter来获取包含列表中所有唯一元素计数的字典:
from collections import Counter mylist = [1, 1, 2, 3, 4, 5, 5, 5, 6, 6] c = Counter(mylist) print(c) # Counter({1: 2, 2: 1, 3: 1, 4: 1, 5: 3, 6: 2}) # And it works on strings too: print(Counter("aaaaabbbbbccccc")) # Counter({'a': 5, 'b': 5, 'c': 5})
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26. 链接比较运算符
在Python中链接比较运算符,以创建更易读和简洁的代码:
x =10 # Instead of: if x >5and x <15: print("Yes") # yes # You can also write: if5< x <15: print("Yes") # Yes
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27. 添加一些颜色
使用Colorama,在终端添加点颜色.
from colorama import Fore, Back, Style print(Fore.RED+'some red text') print(Back.GREEN+'and with a green background') print(Style.DIM+'and in dim text') print(Style.RESET_ALL) print('back to normal now')
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28. 添加日期
python-dateutil模块提供了对标准datetime模块的强大扩展。 通过以下方式安装:
pip3 install python-dateutil
您可以使用此库做很多很棒的事情。我只会重点介绍对我来说特别有用的例子:如模糊分析日志文件中的日期等。
from dateutil.parser import parse logline ='INFO 2020-01-01T00:00:01 Happy new year, human.' timestamp = parse(log_line, fuzzy=True) print(timestamp) # 2020-01-01 00:00:01
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只需记住:常规的Python日期时间功能不奏效时,python-dateutil就派上用场了!
29. 整数除法
在Python 2中,除法运算符(/)默认为整数除法,除非操作数之一是浮点数。因此,有以下操作:
# Python 2 5 / 2 = 2 5 / 2.0 = 2.5
在Python 3中,除法运算符默认为浮点除法,并且//运算符已成为整数除法。这样我们得到:
Python 3 5 / 2 = 2.5 5 // 2 = 2
30. 使用chardet进行字符集检测
使用chardet模块来检测文件的字符集。在分析大量随机文本时,这很有用。
安装方式:
pip install chardet
现在,有了一个名为chardetect的额外命令行工具,可以像这样使用:
chardetect somefile.txt somefile.txt: ascii with confidence 1.0
到此,关于“Python优秀技巧有哪些”的学习就结束了,希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习,快去试试吧!若想继续学习更多相关知识,请继续关注创新互联网站,小编会继续努力为大家带来更多实用的文章!
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